{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Transformer\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import sys, os\n",
    "\n",
    "sys.path.insert(0, \"/home/team55/notespace/zengbin\")\n",
    "from jddc.config import BaseConfig\n",
    "import transformer.main as t\n",
    "\n",
    "conf = BaseConfig()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 预测\n",
    "\n",
    "---"
   ]
  },
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   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "read raw questions from /mnt/dataset/finalTestData/单轮questions50+多轮sessions5.txt\n",
      "['其他 问题 < q > 我 直接 解绑 了 实名 认证 的 那个 账号 ， 需要 把 手机号 也 解绑 了   是 的   金融 客服 说 这个 要 找 '\n",
      " '你们 解决   他们 不管\\n',\n",
      " 'ok < q > 新 电话号码 + [ 电话 x ]\\n',\n",
      " '[ 数字 x ]   这个 订单 的 发票 什么 时候 开 呢 < q > [ 数字 x ]   这 两个 订单号\\n',\n",
      " '我们 家 下午 六点 取件 ， 师傅 说 [ 数字 x ] 点 他们 取 不了 < q > 我 想 把 这个 退 了 ， 重新 买个\\n',\n",
      " '你好 ， 这个 服务 单有 什么 问题 吗 ?   售后服务 单 号 : [ 数字 x ] < q > 我 电话 没响 过   麻烦 通知 客服 再 打 '\n",
      " '一遍\\n',\n",
      " '没收 到   显示 签收   为什么 ?   有 快递 电话 吗 ? < q > 来 了   收到 了\\n',\n",
      " '我 设置 的 拼 购会 不会 和 店铺 里 设置 的 满 [ 数字 x ] 件 [ 数字 x ] 折 的 优惠活动 叠加 呢 < q > 还有 拼购 会 '\n",
      " '不会 和 店铺 优惠券 叠加 呢\\n',\n",
      " '你们 京东 不是 上门 取件 的 吗 < q > 是 的   当时 我 没 在家 ， 是 寄 到 我 朋友家 的\\n',\n",
      " '发票 问题   [ ORDERID _ 10317734 ] 这个 订单号 的 发票 是 已经 发出 了 吗 < q > # E - s [ 数字 x '\n",
      " '] 现在 如果 改个 发票 资质   可以 改 吗   就是 公司 换 [ 数字 x ] 个\\n',\n",
      " '你好 ， 其中 草莓 的 部分 我 需要 退款 < q > 草莓 商家 说 没货 了\\n',\n",
      " '顾客 通过 点击 web 咚咚 [ 站点 x ] 信息 发送 : [ 订单 编号 : [ ORDERID _ 10300565 ] ， 订单 金额 : '\n",
      " '[ 金额 x ] ， 下单 时间 : [ 日期 x ]   [ 时间 x ] ] < q > 对 的 ， 需要 开具 发票 。\\n',\n",
      " '[ 数字 x ] 瓦 的 厨卫 灯   另外 [ 数字 x ] 瓦 那个 灯 没 见到 < q > [ 姓名 x ]     [ 数字 x ]\\n',\n",
      " '是 的 < q > 什么 样子 的\\n',\n",
      " '我 昨天 买 的 电脑 ， 要开 电子 发票   相关 信息 忘记 发了 < q > [ ORDERID _ 10521101 ]\\n',\n",
      " '这个 订单 我 申请 退款 了 ， 重新 拍 了 一单   麻烦 你们 跟进 处理 下 ， 谢谢 < q > 对 的   我 申请 退款 了   但是 '\n",
      " '好像 已经 出库 了\\n',\n",
      " '您好 ， 我 想要 我 所 购买 的 这款 显卡 的 驱动程序   我 找 了 官网 没 找到   可以 超频 和 调节 信仰 灯 的 那个 程序 < '\n",
      " 'q > 好 的\\n',\n",
      " '怎么 开 呢 ?   普通 增值税 发票 可以 吗 ? < q > 电子 发票 可以 可以 打印 吗 ?\\n',\n",
      " '商家 ID : & nbsp ; [ 数字 x ] < q > 没有 了 哦   谢谢\\n',\n",
      " '安徽 [ 地址 x ]   这边 京东 物流 联系 谁   有 货要 京东 物流 来取 < q > ?\\n',\n",
      " '刚才 下单 ， 没 来得及 选 送货 时间   没关系 ， 只要 是 礼拜天 就 可以 < q > 我 知道 ， 你们 要 调货   我 意思 是 有 '\n",
      " '货 了 ， 也 放到 星期天 发货 ， 可以 吗 ?   其他 时间 没 办法 收货\\n',\n",
      " '前天 买 的 冰箱 ， 昨天下午 才 送到 的 ， 还 没 通电 呢 ， 退货 的话 怎么 退   咨询 订单号 : [ ORDERID _ '\n",
      " '10267489 ]         商品 ID : 751624 < q > 收到 了 ， 太大 了 ， 屋里 的 地方 比较 小 ， 放个 冰箱 ， '\n",
      " '屋里 一点 地 都 没 了\\n',\n",
      " 'https : / / item . jd . com / 5535583 . html < q > 你 这个 不包 安装 吗 ，   选择 安装 还 '\n",
      " '需要 钱\\n',\n",
      " '你 看 是不是 物流 丢件 了 ? < q > 昨天 跟 我 说 送错 地方 了\\n',\n",
      " '不能 直接 开 吗 < q > 好 的\\n',\n",
      " '之前 的 问题 < q > 对\\n',\n",
      " '[ 姓名 x ] [ 数字 x ] < q > 京东 其他 都 好   就是 这点 不好   直接 显示 签收 什么 信息 都 看不到\\n',\n",
      " '南京 南湖 站 的 电话 < q > [ ORDERID _ 10359218 ]\\n',\n",
      " '商家 ID : & nbsp ; [ 数字 x ]   新疆 [ 地址 x ] ， 采油 三对 < q > 请问 这个 地址 发 京东 快递 能 到 吗 '\n",
      " '?   ?\\n',\n",
      " '这个 地址 能 到 吗   亲爱 的 < q > 亲爱 的   好 的\\n',\n",
      " '是 < q > 好 的 ， 谢谢您 !   对 ， 只有 一箱\\n',\n",
      " '[ 姓名 x ] ， 天津 [ 地址 x ]   [ 数字 x ] < q > 买过 斑布 的 卫生纸   还有 书\\n',\n",
      " '你 这个 手表 是 插 什么 卡 的 ?   移动 的 吗 ? < q > 手表 软件 有 游戏 吗 ?\\n',\n",
      " 'E 卡 都 是 能 正常 开发票 的 对 吗   之前 的 问题 < q > 我 的 意思 是 ， 公司 打算 采购 一些 京东 E 卡 ， 这个 是 '\n",
      " '能 正常 开发票 的 吗   增票 还是 ?\\n',\n",
      " '涉及 [ 数字 x ] 个 订单 < q > [ ORDERID _ 10531041 ]   通过 了\\n',\n",
      " '真的 佛 都 有 火 ， 别人 [ 数字 x ] 抢 的 [ 数字 x ] 号 发货 ， 我 [ 数字 x ] 抢 的 ， 你 竟然 回复 [ 数字 x '\n",
      " '] 左右 ， 你们 就 这样 对待 用户 的 < q > 不是 久 不久 的 问题 ， 为什么 别人 可以 发货 ， 说 [ 数字 x ] 号 就 [ '\n",
      " '数字 x ] 号 ， 我 的 说 [ 数字 x ] 号 ， 竟然 一直 未知数\\n',\n",
      " '帮 我 开通 一下 货到付款   和   发 京东 快递 在线 [ 数字 x ] 折 < q > 好 的   给 我 开通 一下\\n',\n",
      " '我 旧 手机号 想不起来 了 < q > 对\\n',\n",
      " '对   你 帮 我 看 一下 我 买 了 几种 水果   谢谢您 < q > 葡萄 订单 也 成功 了   怎么 少 了 葡萄 和 草莓   咨询 '\n",
      " '订单号 : [ ORDERID _ 10196814 ]   订单 金额 : [ 金额 x ]   下单 时间 : [ 日期 x ]   你 看看 '\n",
      " '订单\\n',\n",
      " '是 的 < q > 有 电话 联系   但是 不是 物流 信息 上面 那个 电话   打过 我 一个 电话   然后 说 已经 安排 人 送货 了   '\n",
      " '但 没人 联系 我 收货\\n',\n",
      " '你好   我 这个 单 的 发票 之前 说 开过 了 但是 我 这边 收货 没 看到   上次 说 给 我 重新 发 一张 ， 现在 什么 结果 了 ? '\n",
      " '< q > 你好   这个 单据 寄往 哪里   你 帮 我 看戏   下\\n',\n",
      " '我 这 是 第一次 在 京东 退货 < q > 哦 。 好 的\\n',\n",
      " '合并 开发票 ， 只能 按 订单 一页 一页 地点 吗 ? < q > 对 的   我 是 要 开 专票 的 ， 当时 下单 时 已经 填写 专票 '\n",
      " '信息\\n',\n",
      " '还 没 下单 呢 < q > https : / / item . jd . com / 1364174 . html   就是 想 再 多 买 一条 '\n",
      " '皮质 表带   行不行 ?\\n',\n",
      " '我 在 全棉 时代 买 了 两件 商品 ， 为什么 只到 了 一件 < q > 面柔巾 收到 了   卫生间 没有   卫生巾\\n',\n",
      " '你 等 会 。 。 我 问 一下 师傅 。 。 < q > 我 家里 装修 的 师傅\\n',\n",
      " '这个 上午 买 的 [ 金额 x ] 现在 怎么 [ 金额 x ] 啊   京东 也 不能 这样 啊 < q > [ ORDERID _ '\n",
      " '10229106 ]\\n',\n",
      " '忘记 开 公司 的 发票   弄 成 个人 < q > 订单号 : [ ORDERID _ 10462311 ]   订单号 : [ ORDERID _ '\n",
      " '10462311 ]\\n',\n",
      " '我 买 了 一 本书 ， 电话号码 留错 了 ， 刚才 跟 快递 员 联系 ， 他 跟 我 说 要 给 他 [ 数字 x ] 块钱 他 才 帮 我 '\n",
      " '送   请问 针对 这个 事件 ， 你们 处理意见 是 什么 ? < q > 好 的 可以\\n',\n",
      " '这个 赠品 隔离霜 没有 收到 < q > [ 姓名 x ] [ 数字 x ]\\n',\n",
      " '[ 姓名 x ]   [ 数字 x ] < q > 客户 说 被 这个 快递 员 拿走 的 哦\\n',\n",
      " '你好\\n',\n",
      " '你好 < q > 我 [ 数字 x ] 号 下单 的 ， 今天 还 没 发货\\n',\n",
      " '我 [ 数字 x ] 号 下单 的 ， 今天 还 没 发货 < q > 开始 厂家 说 [ 数字 x ] 到 [ 数字 x ] 天发 ， 后来 第四天 '\n",
      " '问 ， 又 说 什么 [ 数字 x ] 到 [ 数字 x ] 天发   什么 意思 嘛 ?   今天 都 [ 数字 x ] 号 了 ， 一点 动静 都 '\n",
      " '没有\\n',\n",
      " '开始 厂家 说 [ 数字 x ] 到 [ 数字 x ] 天发 ， 后来 第四天 问 ， 又 说 什么 [ 数字 x ] 到 [ 数字 x ] 天发   '\n",
      " '什么 意思 嘛 ?   今天 都 [ 数字 x ] 号 了 ， 一点 动静 都 没有 < q > 谢谢\\n',\n",
      " '谢谢 < q > 查 了 没\\n',\n",
      " '查 了 没 < q > 好\\n',\n",
      " '好 < q > 反正 你们 是 京东 客服\\n',\n",
      " '反正 你们 是 京东 客服 < q > 相信 你们 会 处理 好\\n',\n",
      " '相信 你们 会 处理 好 < q > 至少 得 发货 吧   不能 老是 说 什么 促销 啊 ， 爆仓 啊 之类 的   是\\n',\n",
      " '至少 得 发货 吧   不能 老是 说 什么 促销 啊 ， 爆仓 啊 之类 的   是 < q > 谢谢\\n',\n",
      " '谢谢 < q > 麻烦 你们 跟 催 一下 ，\\n',\n",
      " '麻烦 你们 跟 催 一下 ， < q > 你们 跟 厂家 联系 有 效果 一些\\n',\n",
      " '你们 跟 厂家 联系 有 效果 一些 < q > 嗯\\n',\n",
      " '有 结果 了 请 告诉 我 ~\\n',\n",
      " '有 结果 了 请 告诉 我 ~ < q > 还有 备注 过 之后   下 一步 什么 时候 会 有 进度 呢   不去 网点 的话   明天 能来 取件 '\n",
      " '码\\n',\n",
      " '还有 备注 过 之后   下 一步 什么 时候 会 有 进度 呢   不去 网点 的话   明天 能来 取件 码 < q > 好 的   谢谢   今晚 '\n",
      " '吗\\n',\n",
      " '好 的   谢谢   今晚 吗 < q > 好 的   售后 客服 什么 时候 会 来电 呢   今晚 吗\\n',\n",
      " '好 的   售后 客服 什么 时候 会 来电 呢   今晚 吗 < q > 是 的   很 不好意思   之后 回拨 了   但是 没有 回应\\n',\n",
      " '是 的   很 不好意思   之后 回拨 了   但是 没有 回应 < q > 是 的   现在 就 方便\\n',\n",
      " '是 的   现在 就 方便 < q > 昨天 是 在 外面 旅游   可能 一段 路上 信号 不好   没有 收到   反正 麻烦 尽快 联系 了   '\n",
      " '谢谢\\n',\n",
      " '昨天 是 在 外面 旅游   可能 一段 路上 信号 不好   没有 收到   反正 麻烦 尽快 联系 了   谢谢 < q > 好 的\\n',\n",
      " '好 的 < q > 电话会 啥时候 来电 呢   我 可以 留意 一下   今晚 么\\n',\n",
      " '电话会 啥时候 来电 呢   我 可以 留意 一下   今晚 么 < q > 好 的\\n',\n",
      " '好 的 < q > 好 的\\n',\n",
      " '好 的 < q > 暂时 没有 了   谢谢\\n',\n",
      " '您好\\n',\n",
      " '您好 < q > 之前 申请 入驻 的 店铺 类型 为 专营店     后来 因为 种种原因 没 通过 ， 现在 改 申请 旗舰店   品牌 也 换 '\n",
      " '了   系统 一直 提示 不能 更换 主营 类目\\n',\n",
      " '之前 申请 入驻 的 店铺 类型 为 专营店     后来 因为 种种原因 没 通过 ， 现在 改 申请 旗舰店   品牌 也 换 了   系统 一直 '\n",
      " '提示 不能 更换 主营 类目 < q > 等于 这个 京东 账号 申请 过 店铺 就算 没 成功     也 是 没有 机会 申请 其他 品牌 的 店铺 '\n",
      " '了\\n',\n",
      " '等于 这个 京东 账号 申请 过 店铺 就算 没 成功     也 是 没有 机会 申请 其他 品牌 的 店铺 了 < q > [ 组织 机构 x '\n",
      " ']\\n',\n",
      " '[ 组织 机构 x ] < q > 没有 在 咱们 平台 开 过 店铺   之前 后台 申请 的 记录 确 删除 不了\\n',\n",
      " '没有 在 咱们 平台 开 过 店铺   之前 后台 申请 的 记录 确 删除 不了 < q > 现在 要 申请 其他 品牌 的 店铺   现在 要 '\n",
      " '放弃     申请 其他 品牌 店铺\\n',\n",
      " '现在 要 申请 其他 品牌 的 店铺   现在 要 放弃     申请 其他 品牌 店铺 < q > 是 的   但是 没 通过     不算数 吧\\n',\n",
      " '是 的   但是 没 通过     不算数 吧 < q > 如何 删除   我 删除 不了 的\\n',\n",
      " '如何 删除   我 删除 不了 的 < q > 入口 在 哪\\n',\n",
      " '入口 在 哪 < q > 时间 多久\\n',\n",
      " '时间 多久 < q > 如何 换 其他 京东 账号   申请 新 的 品牌 旗舰店 ， 还是 这个 公司 ， 就 没有 限制 了 吧   因为 本身 '\n",
      " '之前 就 没有 入驻 成功\\n',\n",
      " '如何 换 其他 京东 账号   申请 新 的 品牌 旗舰店 ， 还是 这个 公司 ， 就 没有 限制 了 吧   因为 本身 之前 就 没有 入驻 成功 '\n",
      " '< q > 好 的   谢谢\\n',\n",
      " '在 吗\\n',\n",
      " '在 吗 < q > 为什么 小米 [ 数字 x ] 没有 发货   小姐姐\\n',\n",
      " '为什么 小米 [ 数字 x ] 没有 发货   小姐姐 < q > 是 呀   为什么 别人 都 发货 了\\n',\n",
      " '是 呀   为什么 别人 都 发货 了 < q > � 那 我 这里 是 什么 仓库 噢\\n',\n",
      " '� 那 我 这里 是 什么 仓库 噢 < q > 噢   那 今天 有货 吗\\n',\n",
      " '噢   那 今天 有货 吗 < q > 有点烦   海南 这 地方 有货 吗\\n',\n",
      " '有点烦   海南 这 地方 有货 吗 < q > 还是 说 从 近 地方 发货\\n',\n",
      " '还是 说 从 近 地方 发货 < q > 海南 是从 哪里 发货 的\\n',\n",
      " '海南 是从 哪里 发货 的 < q > 人 呢\\n',\n",
      " '人 呢 < q > 好 吧   那 快递 的 包装 好 一点\\n',\n",
      " '好 吧   那 快递 的 包装 好 一点 < q > 我怕 在 配送 的 时候 手机 屏幕 会碎   😂 😂 尽量 包装 好 一点\\n',\n",
      " '我怕 在 配送 的 时候 手机 屏幕 会碎   😂 😂 尽量 包装 好 一点 < q > 怕 呀\\n',\n",
      " '怕 呀 < q > 吓 我 一 跳   你 这 样子 心脏 受不了\\n',\n",
      " '吓 我 一 跳   你 这 样子 心脏 受不了 < q > 哈哈   我 等 的 着急\\n',\n",
      " 'http : / / item . jd . com / 5841777 . html\\n',\n",
      " 'http : / / item . jd . com / 5841777 . html < q > 你好 这 款 耳机 带 [ 姓名 x ]   麦 '\n",
      " '怎么 用\\n',\n",
      " '你好 这 款 耳机 带 [ 姓名 x ]   麦 怎么 用 < q > 用麦 要 上 对 吗\\n',\n",
      " '用麦 要 上 对 吗 < q > ipad\\n',\n",
      " 'ipad < q > 主要 用 这个 学 英语 ， 需要 麦\\n',\n",
      " '主要 用 这个 学 英语 ， 需要 麦 < q > 除了 蓝牙 ， 也 配有 线 吗\\n',\n",
      " '除了 蓝牙 ， 也 配有 线 吗 < q > 我 还是 不太 懂麦 怎么 用 ， 是 内置 的 ?\\n',\n",
      " '我 还是 不太 懂麦 怎么 用 ， 是 内置 的 ? < q > 是不是 直接 就 可以 说\\n',\n",
      " '是不是 直接 就 可以 说 < q > 好\\n',\n",
      " '好 < q > 谢谢 ! 没 了\\n']\n",
      "execute predict: /bin/bash /home/team55/notespace/zengbin/transformer/t2t_predict.sh\n",
      "INFO:tensorflow:Importing user module transformer from path /home/team55/notespace/zengbin\n",
      "WARNING:tensorflow:From /usr/local/python3.6.5/lib/python3.6/site-packages/tensor2tensor/utils/trainer_lib.py:198: RunConfig.__init__ (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.run_config) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "When switching to tf.estimator.Estimator, use tf.estimator.RunConfig instead.\n",
      "INFO:tensorflow:schedule=continuous_train_and_eval\n",
      "INFO:tensorflow:worker_gpu=1\n",
      "INFO:tensorflow:sync=False\n",
      "WARNING:tensorflow:Schedule=continuous_train_and_eval. Assuming that training is running on a single machine.\n",
      "INFO:tensorflow:datashard_devices: ['gpu:0']\n",
      "INFO:tensorflow:caching_devices: None\n",
      "INFO:tensorflow:ps_devices: ['gpu:0']\n",
      "WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: /tmp/tmplnvqzpmx\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Using config: {'_task_type': None, '_task_id': 0, '_cluster_spec': <tensorflow.python.training.server_lib.ClusterSpec object at 0x7ff9aa2d0ac8>, '_master': '', '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 0, '_environment': 'local', '_is_chief': True, '_evaluation_master': '', '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_tf_config': gpu_options {\n",
      "  per_process_gpu_memory_fraction: 1.0\n",
      "}\n",
      ", '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 100, '_save_checkpoints_secs': None, '_log_step_count_steps': 100, '_session_config': gpu_options {\n",
      "  per_process_gpu_memory_fraction: 0.95\n",
      "}\n",
      "allow_soft_placement: true\n",
      "graph_options {\n",
      "  optimizer_options {\n",
      "  }\n",
      "}\n",
      ", '_save_checkpoints_steps': 1000, '_keep_checkpoint_max': 20, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_model_dir': '/tmp/tmplnvqzpmx', 'use_tpu': False, 't2t_device_info': {'num_async_replicas': 1}, 'data_parallelism': <tensor2tensor.utils.expert_utils.Parallelism object at 0x7ff9aa2d0b38>}\n",
      "WARNING:tensorflow:Estimator's model_fn (<function T2TModel.make_estimator_model_fn.<locals>.wrapping_model_fn at 0x7ff935901ea0>) includes params argument, but params are not passed to Estimator.\n",
      "INFO:tensorflow:Performing decoding from a file.\n",
      "INFO:tensorflow:Getting sorted inputs\n",
      "INFO:tensorflow: batch 14\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 0\n",
      "WARNING:tensorflow:Input graph does not use tf.data.Dataset or contain a QueueRunner. That means predict yields forever. This is probably a mistake.\n",
      "INFO:tensorflow:Calling model_fn.\n",
      "INFO:tensorflow:Setting T2TModel mode to 'infer'\n",
      "INFO:tensorflow:Setting hparams.dropout to 0.0\n",
      "INFO:tensorflow:Setting hparams.label_smoothing to 0.0\n",
      "INFO:tensorflow:Setting hparams.layer_prepostprocess_dropout to 0.0\n",
      "INFO:tensorflow:Setting hparams.symbol_dropout to 0.0\n",
      "INFO:tensorflow:Setting hparams.attention_dropout to 0.0\n",
      "INFO:tensorflow:Setting hparams.relu_dropout to 0.0\n",
      "INFO:tensorflow:Beam Decoding with beam size 6\n",
      "WARNING:tensorflow:From /usr/local/python3.6.5/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/function.py:986: calling Graph.create_op (from tensorflow.python.framework.ops) with compute_shapes is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Shapes are always computed; don't use the compute_shapes as it has no effect.\n",
      "INFO:tensorflow:Done calling model_fn.\n",
      "INFO:tensorflow:Graph was finalized.\n",
      "2018-09-16 05:10:32.314820: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA\n",
      "2018-09-16 05:10:35.674477: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1405] Found device 0 with properties: \n",
      "name: Tesla P40 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.531\n",
      "pciBusID: 0000:03:00.0\n",
      "totalMemory: 22.38GiB freeMemory: 22.21GiB\n",
      "2018-09-16 05:10:35.879300: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1405] Found device 1 with properties: \n",
      "name: Tesla P40 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.531\n",
      "pciBusID: 0000:04:00.0\n",
      "totalMemory: 22.38GiB freeMemory: 22.21GiB\n",
      "2018-09-16 05:10:36.086397: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1405] Found device 2 with properties: \n",
      "name: Tesla P40 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.531\n",
      "pciBusID: 0000:84:00.0\n",
      "totalMemory: 22.38GiB freeMemory: 22.21GiB\n",
      "2018-09-16 05:10:36.299577: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1405] Found device 3 with properties: \n",
      "name: Tesla P40 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.531\n",
      "pciBusID: 0000:85:00.0\n",
      "totalMemory: 22.38GiB freeMemory: 22.21GiB\n",
      "2018-09-16 05:10:36.304140: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1484] Adding visible gpu devices: 0, 1, 2, 3\n",
      "2018-09-16 05:10:37.734555: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:965] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:\n",
      "2018-09-16 05:10:37.734664: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971]      0 1 2 3 \n",
      "2018-09-16 05:10:37.734675: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] 0:   N Y N N \n",
      "2018-09-16 05:10:37.734708: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] 1:   Y N N N \n",
      "2018-09-16 05:10:37.734717: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] 2:   N N N Y \n",
      "2018-09-16 05:10:37.734725: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] 3:   N N Y N \n",
      "2018-09-16 05:10:37.736649: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 21773 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: Tesla P40, pci bus id: 0000:03:00.0, compute capability: 6.1)\n",
      "2018-09-16 05:10:37.981495: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1 with 21773 MB memory) -> physical GPU (device: 1, name: Tesla P40, pci bus id: 0000:04:00.0, compute capability: 6.1)\n",
      "2018-09-16 05:10:38.227281: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2 with 21773 MB memory) -> physical GPU (device: 2, name: Tesla P40, pci bus id: 0000:84:00.0, compute capability: 6.1)\n",
      "2018-09-16 05:10:38.475647: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3 with 21773 MB memory) -> physical GPU (device: 3, name: Tesla P40, pci bus id: 0000:85:00.0, compute capability: 6.1)\n",
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from /home/team55/notespace/data/t2t/model/model.ckpt-238000\n",
      "INFO:tensorflow:Running local_init_op.\n",
      "INFO:tensorflow:Done running local_init_op.\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 真的 佛 都 有 火 ， 别人 [ 数字 x ] 抢 的 [ 数字 x ] 号 发货 ， 我 [ 数字 x ] 抢 的 ， 你 竟然 回复 [ 数字 x ] 左右 ， 你们 就 这样 对待 用户 的 < q > 不是 久 不久 的 问题 ， 为什么 别人 可以 发货 ， 说 [ 数字 x ] 号 就 [ 数字 x ] 号 ， 我 的 说 [ 数字 x ] 号 ， 竟然 一直 未知数\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 给 您 带来 不便 表示 非常 抱歉 的 呢 ， 不过 还 请 您 放心 ， 商品 到达 仓库 以后   我们 会 尽快 安排 优先 给 您 发出 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我 [ 数字 x ] 号 下单 的 ， 今天 还 没 发货 < q > 开始 厂家 说 [ 数字 x ] 到 [ 数字 x ] 天发 ， 后来 第四天 问 ， 又 说 什么 [ 数字 x ] 到 [ 数字 x ] 天发   什么 意思 嘛 ?   今天 都 [ 数字 x ] 号 了 ， 一点 动静 都 没有\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 ， 您 放心 ， 这边 完成 采购 会 第一 时间 给 您 发货 的 呢 。\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 前天 买 的 冰箱 ， 昨天下午 才 送到 的 ， 还 没 通电 呢 ， 退货 的话 怎么 退   咨询 订单号 : [ ORDERID _ 10267489 ]         商品 ID : 751624 < q > 收到 了 ， 太大 了 ， 屋里 的 地方 比较 小 ， 放个 冰箱 ， 屋里 一点 地 都 没 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 收到 商品 了 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 之前 申请 入驻 的 店铺 类型 为 专营店     后来 因为 种种原因 没 通过 ， 现在 改 申请 旗舰店   品牌 也 换 了   系统 一直 提示 不能 更换 主营 类目 < q > 等于 这个 京东 账号 申请 过 店铺 就算 没 成功     也 是 没有 机会 申请 其他 品牌 的 店铺 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 哒 ， 同时在线 咨询 的 客户 比较 多 呢 # E - s [ 数字 x ] 抱歉 回复 比较慢 # E - s [ 数字 x ] 请 您 再 小 等 一会儿 呢 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 开始 厂家 说 [ 数字 x ] 到 [ 数字 x ] 天发 ， 后来 第四天 问 ， 又 说 什么 [ 数字 x ] 到 [ 数字 x ] 天发   什么 意思 嘛 ?   今天 都 [ 数字 x ] 号 了 ， 一点 动静 都 没有 < q > 谢谢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 很 高兴 遇到 您 这么 善解人意 的 客户 ， 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ? # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 顾客 通过 点击 web 咚咚 [ 站点 x ] 信息 发送 : [ 订单 编号 : [ ORDERID _ 10300565 ] ， 订单 金额 : [ 金额 x ] ， 下单 时间 : [ 日期 x ]   [ 时间 x ] ] < q > 对 的 ， 需要 开具 发票 。\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请稍等 ， 正在 为 您 查询 # E - s [ 数字 x ] 目前 系统 速度 较慢 ， 查询 时间 可能 稍长 ， 还 请 您 稍微 等待 一会儿 ， 不要 离线 哦\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 对   你 帮 我 看 一下 我 买 了 几种 水果   谢谢您 < q > 葡萄 订单 也 成功 了   怎么 少 了 葡萄 和 草莓   咨询 订单号 : [ ORDERID _ 10196814 ]   订单 金额 : [ 金额 x ]   下单 时间 : [ 日期 x ]   你 看看 订单\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 还 请 您 稍 等 ， 马上 为 您 查询 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我 买 了 一 本书 ， 电话号码 留错 了 ， 刚才 跟 快递 员 联系 ， 他 跟 我 说 要 给 他 [ 数字 x ] 块钱 他 才 帮 我 送   请问 针对 这个 事件 ， 你们 处理意见 是 什么 ? < q > 好 的 可以\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 1\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 刚才 下单 ， 没 来得及 选 送货 时间   没关系 ， 只要 是 礼拜天 就 可以 < q > 我 知道 ， 你们 要 调货   我 意思 是 有 货 了 ， 也 放到 星期天 发货 ， 可以 吗 ?   其他 时间 没 办法 收货\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 的 订单 预计 [ 数字 x ] 月 [ 数字 x ] 日 送达 您 手中\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 发票 问题   [ ORDERID _ 10317734 ] 这个 订单号 的 发票 是 已经 发出 了 吗 < q > # E - s [ 数字 x ] 现在 如果 改个 发票 资质   可以 改 吗   就是 公司 换 [ 数字 x ] 个\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 ， 您 请稍等 ， 妹子 这边 给 您 查询 下 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你好   我 这个 单 的 发票 之前 说 开过 了 但是 我 这边 收货 没 看到   上次 说 给 我 重新 发 一张 ， 现在 什么 结果 了 ? < q > 你好   这个 单据 寄往 哪里   你 帮 我 看戏   下\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请 您 稍等一下 ， 正在 为 您 核实 处理 中 哦 ~\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: E 卡 都 是 能 正常 开发票 的 对 吗   之前 的 问题 < q > 我 的 意思 是 ， 公司 打算 采购 一些 京东 E 卡 ， 这个 是 能 正常 开发票 的 吗   增票 还是 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， 关于 发票 内容 ， 因 税务系统 有 调整 ， 我司 已于 [ 数字 x ] 年 [ 数字 x ] 月份 无法 开具 大 类 ， 只能 开具 明细 ， 京东 E 卡 ， 预付卡 ， 购物 卡 ， 礼品 卡 ， 预付卡 销售 和 充值 ， 感谢您 的 理解 和 支持 ;\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我 设置 的 拼 购会 不会 和 店铺 里 设置 的 满 [ 数字 x ] 件 [ 数字 x ] 折 的 优惠活动 叠加 呢 < q > 还有 拼购 会 不会 和 店铺 优惠券 叠加 呢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 哒 ， 同时在线 咨询 的 客户 比较 多 呢 # E - s [ 数字 x ] 抱歉 回复 比较慢 # E - s [ 数字 x ] 请 您 再 小 等 一会儿 呢 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 如何 换 其他 京东 账号   申请 新 的 品牌 旗舰店 ， 还是 这个 公司 ， 就 没有 限制 了 吧   因为 本身 之前 就 没有 入驻 成功 < q > 好 的   谢谢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 不 客气 哒 ~ # E - s [ 数字 x ]   这是 小红人份 内 的 事 哦 ~ # E - s [ 数字 x ]   请问 还有 什么 可以 帮 您 呢 ? # E - s [ 数字 x ] 怠慢 之处 请 您 谅解 呢 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 您好 < q > 之前 申请 入驻 的 店铺 类型 为 专营店     后来 因为 种种原因 没 通过 ， 现在 改 申请 旗舰店   品牌 也 换 了   系统 一直 提示 不能 更换 主营 类目\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 哒 ， 同时在线 咨询 的 客户 比较 多 呢 # E - s [ 数字 x ] 抱歉 回复 比较慢 # E - s [ 数字 x ] 请 您 再 小 等 一会儿 呢 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 其他 问题 < q > 我 直接 解绑 了 实名 认证 的 那个 账号 ， 需要 把 手机号 也 解绑 了   是 的   金融 客服 说 这个 要 找 你们 解决   他们 不管\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 为了 更好 的 处理 您 的 问题 ， 这个 需要 给 您 转接 至 相应 专线 客服 为 您 提供 更为 专业 的 解答 ， 请 您 在 屏幕 那边 稍稍 等待 下 呢 ， 您 看 可以 么 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 2\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 时间 多久 < q > 如何 换 其他 京东 账号   申请 新 的 品牌 旗舰店 ， 还是 这个 公司 ， 就 没有 限制 了 吧   因为 本身 之前 就 没有 入驻 成功\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 哒 ， 同时在线 咨询 的 客户 比较 多 呢 # E - s [ 数字 x ] 抱歉 回复 比较慢 # E - s [ 数字 x ] 请 您 再 小 等 一会儿 呢 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 没有 在 咱们 平台 开 过 店铺   之前 后台 申请 的 记录 确 删除 不了 < q > 现在 要 申请 其他 品牌 的 店铺   现在 要 放弃     申请 其他 品牌 店铺\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， 为了 更好 更 专业 的 解决 您 的 问题 ， 这边 帮 您 转接 技术 ， 请 您 耐心 等待 [ 数字 x ] - [ 数字 x ] 分钟 ~   如果 转接 失败 ， 将 给 您 升级 处理 ， 会 有 专员 [ 数字 x ] H / [ 数字 x ] 个 工作日内 联系 您 ， 请 您 留下 您 的 联系方式 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 商家 ID : & nbsp ; [ 数字 x ]   新疆 [ 地址 x ] ， 采油 三对 < q > 请问 这个 地址 发 京东 快递 能 到 吗 ?   ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 正在 为 您 查询 ， 还 请 您 稍 等 两到 三分钟 的 呢 ~ # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 您好 ， 我 想要 我 所 购买 的 这款 显卡 的 驱动程序   我 找 了 官网 没 找到   可以 超频 和 调节 信仰 灯 的 那个 程序 < q > 好 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， 请问 您 的 问题 是否 完全 帮 您 了 解决 呢 ? 如果 您 还有 问题 可以 随时 提问 哦 ， 我 一直 都 在 ， 随时 为 您 解答 。\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 这个 订单 我 申请 退款 了 ， 重新 拍 了 一单   麻烦 你们 跟进 处理 下 ， 谢谢 < q > 对 的   我 申请 退款 了   但是 好像 已经 出库 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 的 订单 拦截 成功 ， 财务 正在 进行 退款 审核 ， 请 耐心 等待 。 ，\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 是 的 < q > 有 电话 联系   但是 不是 物流 信息 上面 那个 电话   打过 我 一个 电话   然后 说 已经 安排 人 送货 了   但 没人 联系 我 收货\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 的 订单 预计 [ 数字 x ] 月 [ 数字 x ] 日 送达\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 还 没 下单 呢 < q > https : / / item . jd . com / 1364174 . html   就是 想 再 多 买 一条 皮质 表带   行不行 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请 您 稍等一下 ， 正在 为 您 核实 处理 中 哦 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 合并 开发票 ， 只能 按 订单 一页 一页 地点 吗 ? < q > 对 的   我 是 要 开 专票 的 ， 当时 下单 时 已经 填写 专票 信息\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 ， 为了 更好 的 解决 您 的 问题 ， 您 看 这样 好 吗 ， 您 方便 您 留下 您 的 电话号码 ， 妹子 这边 登记 升级 处理 专员 处理 ， 当天 [ 时间 x ] 之前 反馈 上去 的 ， 会 在 当天 [ 时间 x ] 之前 联系 您 ， 当天 [ 时间 x ] 之后 反馈 上去 的 ， 会 在 明天 [ 时间 x ] 之前 联系 您 ， 您 看 可以 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 3\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你好 ， 这个 服务 单有 什么 问题 吗 ?   售后服务 单 号 : [ 数字 x ] < q > 我 电话 没响 过   麻烦 通知 客服 再 打 一遍\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 还 请 您 稍 等 ， 马上 为 您 查询 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 有 结果 了 请 告诉 我 ~ < q > 还有 备注 过 之后   下 一步 什么 时候 会 有 进度 呢   不去 网点 的话   明天 能来 取件 码\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 数字 x ] 小时 内\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: [ 数字 x ] 瓦 的 厨卫 灯   另外 [ 数字 x ] 瓦 那个 灯 没 见到 < q > [ 姓名 x ]     [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 现在 为 您 正在 使用 的 手机号码 上发 验证码 哦 ， 麻烦 提供 一下 哦 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: http : / / item . jd . com / 5841777 . html < q > 你好 这 款 耳机 带 [ 姓名 x ]   麦 怎么 用\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 还 辛苦 您 再 等待 下 哦 ， 这里 正在 为 您 查询 中哈 !\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 等于 这个 京东 账号 申请 过 店铺 就算 没 成功     也 是 没有 机会 申请 其他 品牌 的 店铺 了 < q > [ 组织 机构 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 好 的 呢   请问 还有 什么 可以 帮 您 呢 ? # E - s [ 数字 x ] 怠慢 之处 请 您 谅解 呢 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 这个 上午 买 的 [ 金额 x ] 现在 怎么 [ 金额 x ] 啊   京东 也 不能 这样 啊 < q > [ ORDERID _ 10229106 ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 数字 x ] - [ 数字 x ] 个 工作日 到 账 ， 您 可以 在 您 的 京东 余额 里面 查询 的 # E - s2 [ 数字 x ] 到 账会 短信 告知 您 的 # E - s2 [ 数字 x ] # E - s2 [ 数字 x ] [ 数字 x ]   请问 还有 什么 可以 为您服务 的 呢 ?   # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我们 家 下午 六点 取件 ， 师傅 说 [ 数字 x ] 点 他们 取 不了 < q > 我 想 把 这个 退 了 ， 重新 买个\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 好 的   这边 帮 您 备注\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 还有 备注 过 之后   下 一步 什么 时候 会 有 进度 呢   不去 网点 的话   明天 能来 取件 码 < q > 好 的   谢谢   今晚 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 4\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: https : / / item . jd . com / 5535583 . html < q > 你 这个 不包 安装 吗 ，   选择 安装 还 需要 钱\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 门店 安装     产品 页面 有   “ 服务 门店 ”   在 里面 选择 省市 和 您 需要 的 门店 ( 地区 安装 地点 太 多 需要 自行   选择 就近 安装 )     到货 后 有 验证码 给 您   和 电话   预约 安装 门店 安装 就 可以\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 是 的   现在 就 方便 < q > 昨天 是 在 外面 旅游   可能 一段 路上 信号 不好   没有 收到   反正 麻烦 尽快 联系 了   谢谢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 太 客气 了 呢 ， 这 都 是 我 应该 做 的 呢 ~ ~ # E - s [ 数字 x ] ~ O ( ∩ _ ∩ ) O / ~   请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 好 吧   那 快递 的 包装 好 一点 < q > 我怕 在 配送 的 时候 手机 屏幕 会碎   😂 😂 尽量 包装 好 一点\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]   请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 忘记 开 公司 的 发票   弄 成 个人 < q > 订单号 : [ ORDERID _ 10462311 ]   订单号 : [ ORDERID _ 10462311 ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: ， 荣耀 畅玩 [ 数字 x ] C   全面 屏 手机   全 网通 标配 版   [ 数字 x ] GB + [ 数字 x ] 2GB   铂 光金   移动 联通 电信 [ 数字 x ] G 手机   双卡 双待   请问 是 这个 商品 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: [ 姓名 x ] [ 数字 x ] < q > 京东 其他 都 好   就是 这点 不好   直接 显示 签收 什么 信息 都 看不到\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 好 的   请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 现在 要 申请 其他 品牌 的 店铺   现在 要 放弃     申请 其他 品牌 店铺 < q > 是 的   但是 没 通过     不算数 吧\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， 关于 您 反馈 的 问题 ， 我 为 您 反馈 到 专员 为 您 处理 ， 请 您 提供 一下 您 的 姓名 和 联系方式 ， 我们 会 在 [ 数字 x ] 小时 内 给 您 回电 ， 您 看 可以 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 好 的   售后 客服 什么 时候 会 来电 呢   今晚 吗 < q > 是 的   很 不好意思   之后 回拨 了   但是 没有 回应\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 数字 x ] 小时 内 哦\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 相信 你们 会 处理 好 < q > 至少 得 发货 吧   不能 老是 说 什么 促销 啊 ， 爆仓 啊 之类 的   是\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 的 订单 预计 [ 数字 x ] 月 [ 数字 x ] 日 送达 您 手中\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 5\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 帮 我 开通 一下 货到付款   和   发 京东 快递 在线 [ 数字 x ] 折 < q > 好 的   给 我 开通 一下\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: [ 组织 机构 x ] < q > 没有 在 咱们 平台 开 过 店铺   之前 后台 申请 的 记录 确 删除 不了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 麻烦 您 提供 下 您 的 商家 ID ( 后台 头像 旁边 的 数字 噢 ) 呢 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 昨天 是 在 外面 旅游   可能 一段 路上 信号 不好   没有 收到   反正 麻烦 尽快 联系 了   谢谢 < q > 好 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: [ 姓名 x ] ， 天津 [ 地址 x ]   [ 数字 x ] < q > 买过 斑布 的 卫生纸   还有 书\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 ， 发送 验证码 给 您 了 ， [ 数字 x ] 秒 时效 呢 ， 收到 您 告诉 我下 。 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你们 京东 不是 上门 取件 的 吗 < q > 是 的   当时 我 没 在家 ， 是 寄 到 我 朋友家 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 ， 您 的 售后服务 单会 由 厂家 专业 人员 为 您 审核 哒 ， 审核 时效 [ 数字 x ] 小时 哦 # E - s [ 数字 x ] 请 您 放心 ， 小妹 跟 您 保证 我们 会 尽快 为 您 审核 处理 哒 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我 在 全棉 时代 买 了 两件 商品 ， 为什么 只到 了 一件 < q > 面柔巾 收到 了   卫生间 没有   卫生巾\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 身份证号 x ] [ 数字 x ] ， 支付 有礼 ， [ 金额 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你 这个 手表 是 插 什么 卡 的 ?   移动 的 吗 ? < q > 手表 软件 有 游戏 吗 ?\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT:   目前 仅 支持 移动 / 联通 的 SIM卡 ， 不 支持 电信卡 。   SIM卡 必须 开通 来电显示 ， 短信 和 流量 来 确保 手表 功能 的 正常 使用 ， 如果 未 开通 可能 出现 : 未 开通 来电显示 ， 手表 无法 识别 号码 ， 会 出现 已经 在 联系人 列表 中 的 家庭成员 被 拒接 ; 未 开通 短信 ， 会 出现 无法 激活 、 查询 话费 等 问题 ;   流量 需 支持 [ 数字 x ] G 通信\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: [ 数字 x ]   这个 订单 的 发票 什么 时候 开 呢 < q > [ 数字 x ]   这 两个 订单号\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 好 的 ， 正在 为 您 查询 ， 还 请 您 稍微 等待 一小 会 # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] !\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 6\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 除了 蓝牙 ， 也 配有 线 吗 < q > 我 还是 不太 懂麦 怎么 用 ， 是 内置 的 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 蓝牙 连接 方法 : https : / / [ 链接 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我 昨天 买 的 电脑 ， 要开 电子 发票   相关 信息 忘记 发了 < q > [ ORDERID _ 10521101 ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: ， Apple   iPhone   X   ( A [ 数字 x ] )   [ 数字 x ] GB   深空 灰色   移动 联通 电信 [ 数字 x ] G 手机   请问 是 这个 商品 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你好 这 款 耳机 带 [ 姓名 x ]   麦 怎么 用 < q > 用麦 要 上 对 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 不 支持 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 至少 得 发货 吧   不能 老是 说 什么 促销 啊 ， 爆仓 啊 之类 的   是 < q > 谢谢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 什么 可以 帮 您 呢 ? # E - s [ 数字 x ] 怠慢 之处 请 您 谅解 呢 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: [ 姓名 x ]   [ 数字 x ] < q > 客户 说 被 这个 快递 员 拿走 的 哦\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]   请问 还有 什么 可以 帮到 您 的 ? 怠慢 之处 请 多多 谅解 哦 # E - s [ 数字 x ]   # E - b [ 数字 x ]   亲爱 的 商家 ， 以后 您 的 物流 问题 可以 通过 咚咚 — 小 耳机 图标 — 京东 物流 商家 支持 或 青龙 系统 、 沧海 系统 、 物流 官网 找到 我们 哦 ， 感谢您 对 京东 的 支持 ， 祝您 生活 愉快 !\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 怎么 开 呢 ?   普通 增值税 发票 可以 吗 ? < q > 电子 发票 可以 可以 打印 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 电子 发票 是 增值税 电子 [ 姓名 x ] 票 呢   您好 ，   首次 开具 增票 ， 请 您 在 提交 订单 的 时候 填写 您 的 企业 相关 资质 信息 ， 或 通过 打开 电脑 点击 [ 站点 x ] - [ 站点 x ] - [ 站点 x ] ( http : / / invoice . jd . com / user / userinfo / zpzz . html ) 填写 ， 我们 会 在 [ 数字 x ] 个 工作日 审核 ， 审核 通过 后 ， 您 下单 选择 对应 的 增票 信息 即可 开具 啦 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我 还是 不太 懂麦 怎么 用 ， 是 内置 的 ? < q > 是不是 直接 就 可以 说\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 ， 辛苦 您 动动 小手指 给 妹子 的 服务 做 一个 评价 哦 ， 祝您 生活 愉快 ， 天天开心 哦 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我怕 在 配送 的 时候 手机 屏幕 会碎   😂 😂 尽量 包装 好 一点 < q > 怕 呀\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 7\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 为什么 小米 [ 数字 x ] 没有 发货   小姐姐 < q > 是 呀   为什么 别人 都 发货 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， 您 选择 的 商品 比较 畅销 ， 同一时间 很多 客户 同时 选购 ， 会 存在 提交 订单 后 商品 缺货 现象 ， 由于 网络 更新 延迟 ， 可能 会 出现 网页 还是 现货 情况 ， 请以 提交 订单 为准 ， 这边 是 会 尽快 为 您 操作 配货 。\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 好 的   谢谢   今晚 吗 < q > 好 的   售后 客服 什么 时候 会 来电 呢   今晚 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 ， [ 时间 x ] 前 提交 的 服务 单 ， 我们 会 在 当天 [ 时间 x ] 前 审核 完毕 ， [ 时间 x ] 后 提交 的 服务 单 ， 我们 会 在 次日 [ 时间 x ] 前会 审核 完毕 # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] 请 您 放心 呀 ， 小妹 跟 您 保证 我们 会 尽快 为 您 审核 处理 哒 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你 等 会 。 。 我 问 一下 师傅 。 。 < q > 我 家里 装修 的 师傅\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， APP 端 麻烦 您 点击 对话框 右下角 的 “ + ” ， 点击 “ 订单 ” 后 ， 选择 一下 您 需要 咨询 的 订单 哦 ， PC 端 在 我 的 订单 中 查看 ， 还 请 您 点击 复制 给 我 一下 哈 ， 小妹 这边 帮 您 查询 哦 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 安徽 [ 地址 x ]   这边 京东 物流 联系 谁   有 货要 京东 物流 来取 < q > ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 ， 请 您 将 商家 名称 、 商家 ID 、 所属 区域 、 是否 签署 京 配合 同 、 商家 联系人 姓名 、 商家 联系人 电话 、 商家 需 解决问题 、 所 经营 的 品类 、 发货 具体 城市 ( 并非 省份 ) ， 以上 信息 ， 请 您 依次 回复 告知 哈 ， 方便 [ 数字 x ] - [ 数字 x ] 个 工作日 ， 我司 区域 销售 经理 电话 联系 您 哈 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 主要 用 这个 学 英语 ， 需要 麦 < q > 除了 蓝牙 ， 也 配有 线 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 没有 的 呢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 是 呀   为什么 别人 都 发货 了 < q > � 那 我 这里 是 什么 仓库 噢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 姓名 x ]   请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?   感谢您 对 京东 的 支持 ， 祝您 生活 愉快 ， 再见 !\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 是 的   很 不好意思   之后 回拨 了   但是 没有 回应 < q > 是 的   现在 就 方便\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 数字 x ] 小时 内会 再次 联系 您 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 没收 到   显示 签收   为什么 ?   有 快递 电话 吗 ? < q > 来 了   收到 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 站点 x ]   [ 站点 x ] 您 的 订单 正在 配送 途中 ， 请 您 准备 签收 ( 配送 员 : [ 姓名 x ] ， 电话 : [ 电话 x ] ) ， 感谢您 的 耐心 等待 。 ，\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 8\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 吓 我 一 跳   你 这 样子 心脏 受不了 < q > 哈哈   我 等 的 着急\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 给 您 带来 不便 ， 还 请 您 见谅 ~   请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你好 < q > 我 [ 数字 x ] 号 下单 的 ， 今天 还 没 发货\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 的 客户 ， APP 端 麻烦 您 点击 对话框 右下角 的 “ + ” ， 点击 “ 订单 ” 后 ， 选择 一下 您 需要 咨询 的 订单 哦 ， PC 端 在 我 的 订单 复制 下 哦 ， 小妹 这边 帮 您 查询 一下 哦 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 涉及 [ 数字 x ] 个 订单 < q > [ ORDERID _ 10531041 ]   通过 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲   您 选择 电子 发票 就 可以 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你 看 是不是 物流 丢件 了 ? < q > 昨天 跟 我 说 送错 地方 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 商家 ID : & nbsp ; [ 数字 x ] < q > 没有 了 哦   谢谢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 不 客气 的 ， 能 解决 您 的 问题 我 也 很 开心 呢 # E - s [ 数字 x ]   稍后 点击 # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] 对 我 的 服务 做出 评价 !   非常 感谢您 # E - s [ 数字 x ]   感谢您 对 京东 的 支持 ， 祝您 生活 愉快 ， 再见 !\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你好 ， 其中 草莓 的 部分 我 需要 退款 < q > 草莓 商家 说 没货 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 亲爱 哒   方便 提供 一下 订单 号码 吗   小妹 好 去 帮 您 查询\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: � 那 我 这里 是 什么 仓库 噢 < q > 噢   那 今天 有货 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 是 的 ， 亲\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 是 的   但是 没 通过     不算数 吧 < q > 如何 删除   我 删除 不了 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， 关于 您 反馈 的 问题 ， 我 为 您 反馈 到 专员 为 您 处理 ， 请 您 提供 一下 您 的 姓名 和 联系方式 ， 我们 会 在 [ 数字 x ] 小时 内 给 您 回电 ， 您 看 可以 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 9\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 麻烦 你们 跟 催 一下 ， < q > 你们 跟 厂家 联系 有 效果 一些\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 这个 赠品 隔离霜 没有 收到 < q > [ 姓名 x ] [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 可以 帮到 您 的 么 ? # E - s [ 数字 x ]   亲爱 哒 ， 如果 没有 其他 问题 ， 看 在 妹纸 这么 卖力 的 份 上 ， 麻烦 您 在 走 之前 记得 给妹 纸个 小 红心 哦 ， 对 我 打 赏个 评价 ， 灰常 感谢 的 呢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 有点烦   海南 这 地方 有货 吗 < q > 还是 说 从 近 地方 发货\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 的 订单 预计 [ 数字 x ] 月 [ 数字 x ] 日 送达 您 手中\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 电话会 啥时候 来电 呢   我 可以 留意 一下   今晚 么 < q > 好 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 好 的 < q > 电话会 啥时候 来电 呢   我 可以 留意 一下   今晚 么\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 怕 呀 < q > 吓 我 一 跳   你 这 样子 心脏 受不了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 给 您 带来 不便 ， 还 请 您 见谅 # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 还是 说 从 近 地方 发货 < q > 海南 是从 哪里 发货 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 地址 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 噢   那 今天 有货 吗 < q > 有点烦   海南 这 地方 有货 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 的 订单 预计 [ 数字 x ] 月 [ 数字 x ] 日 送达 您 手中\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 10\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 在 吗 < q > 为什么 小米 [ 数字 x ] 没有 发货   小姐姐\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 还 请 您 稍 等 ， 正在 为 您 查询 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我 这 是 第一次 在 京东 退货 < q > 哦 。 好 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 这个 地址 能 到 吗   亲爱 的 < q > 亲爱 的   好 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: http : / / item . jd . com / 5841777 . html\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， 请问 有 什么 可以 帮助 您 的 么 # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 人 呢 < q > 好 吧   那 快递 的 包装 好 一点\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 反正 你们 是 京东 客服 < q > 相信 你们 会 处理 好\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 是 < q > 好 的 ， 谢谢您 !   对 ， 只有 一箱\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您 太 客气 了 呢 ， 这 都 是 我 应该 做 的 呢 ~ ~ # E - s [ 数字 x ] ~ O ( ∩ _ ∩ ) O / ~   请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 南京 南湖 站 的 电话 < q > [ ORDERID _ 10359218 ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 日期 x ]   [ 时间 x ] ， 尊敬 的 用户 您好 ， 由于 一大 波 包裹 袭击 快递 站点 ， 正在 积极 送货 过程 中 ， 还 请 耐心 等待 。\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 11\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: ipad < q > 主要 用 这个 学 英语 ， 需要 麦\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 好 的 ， 请稍等 ， 正在 为 您 查询 哦 ~ 请 您 不要 下线 哦 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 如何 删除   我 删除 不了 的 < q > 入口 在 哪\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: https : / / helpcenter . jd . com / vender / issue / [ 数字 x ] - [ 链接 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你们 跟 厂家 联系 有 效果 一些 < q > 嗯\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: ok < q > 新 电话号码 + [ 电话 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 海南 是从 哪里 发货 的 < q > 人 呢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 您好 ， 我们 商品 均 是 海外 直采 ， 海外 没有 提供 国内 真假 查询 方式 ， 只能 通过 采购 源头 来 把关 的 哦 ， 咱们 均 是 京东 自营 采购 ， 从 源头 保证 商品质量 ， 请 您 放心 的 哦 # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 谢谢 < q > 麻烦 你们 跟 催 一下 ，\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 是不是 直接 就 可以 说 < q > 好\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 用麦 要 上 对 吗 < q > ipad\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 还 请 您 稍 等 ， 马上 为 您 查询 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 12\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 好 的 < q > 暂时 没有 了   谢谢\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 感谢您 对 京东 的 支持 ， 祝您 生活 愉快 ， 再见 !\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 好 < q > 反正 你们 是 京东 客服\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 我 旧 手机号 想不起来 了 < q > 对\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 为了 更好 的 处理 您 的 账户 问题 ， 简单 跟 您 核对 几项 信息 ， 保证 您 的 账户 安全 ， 尽快 为 您 处理 !   亲       为了 您 的 账号 安全 ， 请 您 提供 一下 实名 认证 的 姓名 、 身份证 号码\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 不能 直接 开 吗 < q > 好 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 好 < q > 谢谢 ! 没 了\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 感谢您 对 京东 的 支持 ， 祝您 生活 愉快 ， 再见 !\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 入口 在 哪 < q > 时间 多久\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: [ 数字 x ] - [ 数字 x ] 个 工作日\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 是 的 < q > 什么 样子 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: # E - s [ 数字 x ] # E - s [ 数字 x ]\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 好 的 < q > 好 的\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Decoding batch 13\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 有 结果 了 请 告诉 我 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 您 是 咨询 之前 的 问题 还是 有 其他 的 问题 需要 处理 呢 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 查 了 没 < q > 好\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 请问 还有 其他 还 可以 帮到 您 的 吗 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 谢谢 < q > 查 了 没\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 感谢您 对 京东 的 支持 ， 祝您 生活 愉快 ， 再见 !\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 之前 的 问题 < q > 对\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 还 请 您 稍 等 ， 正在 为 您 查询 ~\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 在 吗\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 有 什么 问题 我 可以 帮 您 处理 或 解决 呢 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 您好\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 有 什么 问题 我 可以 帮 您 处理 或 解决 呢 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results INPUT: 你好\n",
      "INFO:tensorflow:Inference results OUTPUT: 有 什么 问题 我 可以 帮 您 处理 或 解决 呢 ?\n",
      "INFO:tensorflow:Elapsed Time: 82.42174\n",
      "INFO:tensorflow:Averaged Single Token Generation Time: 0.0075179\n",
      "INFO:tensorflow:Writing decodes into /home/team55/notespace/zengbin/transformer/answers.txt\n",
      "save answers to /home/team55/notespace/zengbin/answers/transformer_answers015.txt\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "t.run_prediction(conf.file_test_q, \"/home/team55/notespace/zengbin/answers/transformer_answers015.txt\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python3.6",
   "language": "python",
   "name": "python3.6"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
